大规模天文时空数据可视化分析.pdf

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1、大规模天文时空数据可视化分析Title单桂华UnitName中科院计算机网络信息中心中科院超级计算中心Date2014-2-25SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences大纲大规模天文模拟数据的可视化分析–超大规模Nbody模拟粒子数据–Nbody和气体混合湍流模拟数据SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences大纲大规模天文模拟数据的可视化分析–超大规模Nbody模拟的粒子数据可视化–Nbody和气体混合湍流模拟数据

2、可视化•数值模拟：SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences•难点与挑战–300亿粒子(3072^3)–好看–边长45亿光年高动态范围、时序数据的连贯可–再现宇宙140亿年的演化视化、多变量（位置、粒子半径–2048核×13天、密度、弥散）–快速•输出数据超大规模数据的组织与压缩–300亿粒子->每时刻1.4TB加速算法–64个时刻，共90TB–好用–高动态范围：1~10^9如何辅助科学分析？即帮助科学–7个变量家提取隐藏在数据中的特征信息，探究宇宙重要结构（如

3、星系、–文件数2048*64=131072暗物质晕等）的形成与演化SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences大数据绘制与加速算法时序高动态范围的色调映射算法–前提：由于显示设备限制，需要将10亿跨度的数值映射到0-255的整数区间。–困难：天文数据存在值域跨度大（相差10^9）、分布极不均匀、多时刻的特点–解决：基于统计直方图的时序色调映射传统方法新方法SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences时序数据可视化-改进的t

4、onemapping方法统计直方图法：–指定累积直方图分布曲线–排序–根据前两个步骤的结果及密量化精度制定量化表100%度累%积1.50密度%0max0255累积直方1.502.813.914.81…100图%原始值0~1.51.5~23.123.1~94.394.3~300.2…>1923003.0量化值0123…255统计直方图法SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences大数据绘制与加速算法•数据精简与加速渲染算法–数据压缩、层次细节、视窗剪裁、粒子合并–基于点精

5、灵技术的GPU加速实现–加速效果：从20分钟/帧---0.5秒/帧（单节点）（四节点）近似离散化n*n*nn*nSupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences可视分析算法1:结合应用算法的数据挖掘•暗物质晕是宇宙学中的重要基本结构，它的形成和演化仍是有待探索的重要科学问题。单靠可视化绘制，无法揭示晕之间的承继关系。•利用天文应用算法，结合之前的快速绘制。帮助天文学家用可视的方法分析暗物质的形成与相互作用机制SupercomputingCenterofChineseAcad

6、emyofSciences可视分析算法•三维绘制只能给出粒子的最终位置，无法体现体现暗物质粒子的运动变化趋势和方向，同时有些粒子被遮挡无法观察。•将速度信息投射到球面中，把3维信息变换到2维的平面，提供分析粒子运动变化趋势的工具。SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences演化轨迹SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciences交互式可视化分析交互选取感兴趣的区域，获取暗晕详细信息，跟踪暗晕演化过程Supercomputing

7、CenterofChineseAcademyofSciences交互粒子挑选通过鼠标在二维平面选取粒子，得到三维空间粒子团–网格化=生成体数据基于二维平面的挑选，建立box并网格化，并计算网格点的密度，建立查找表，每个cell内包含粒子ID。–求等值面给定阈值，Marchingcube求等值面，等值面内的都是大于该阈值以cell为单位三角面片–计算包含在等值面内的粒子内部的cell，粒子都算。对边界cell，计算粒子的密度得到三维空间粒子团网格化设置值域MarchiingcubeSupercomputin

8、gCenterofChineseAcademyofSciences粒子团分割对于一次选取有多个粒子团–采用改进的泛滥填充法分割计算投影面积最大的粒子团–硬件加速的粒子团投影比较算法SupercomputingCenterofChineseAcademyofSciencesSupercomputingCenterofChines